在A股如何做量化交易，介绍券商常用的两种量化交易软件：QMT和PTrade

一、量化交易
量化交易旨在通过系统化的方法，将投资决策过程自动化，以减少人为情绪干扰，从而提高交易效率和准确性。

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量化交易的第一步就是广泛收集市场数据，这些数据包括但不限于股票价格、成交量、历史走势、基本面信息、市场情绪指标及宏观经济数据等。
这些数据通过特定的数据源或API接口获取，并经过清洗、整理、标准化等预处理步骤，以确保数据的准确性和可用性。

基于收集到的数据，量化交易者会
运用统计学、数学、经济学等理论和方法构建模型，这些模型可能包含时间序列分析、统计套利和因子模型等多种技术。
在策略设计过程中，交易者会考虑市场趋势、波动率、风险敞口、交易成本等因素，以优化交易决策的效果。

回测是指利用历史数据对策略进行模拟交易，以评估策略的性能和风险。
通过回测，交易者可以了解策略在不同市场环境下的表现，发现潜在的问题，并对策略进行优化，优化过程可能包括调整参数、改进模型、引入新的因子等。

经过回测和优化后，策略将被部署到交易系统中，实现自动化交易。
自动化交易意味着交易决策和执行过程完全由计算机程序控制，无需人工干预。这有助于减少人为错误和情绪干扰，提高交易的一致性和效率。

在量化交易过程中，可以通过设置止损点和止盈点来控制潜在的损失，同时，还可以实时监控交易情况，包括持仓情况、资金变动、市场走势等
，以便及时调整策略或应对突发事件。

二、量化交易的特点

（1）系统性

量化交易不仅仅依赖于个人的主观判断或直觉，而是通过系统的程序和数据分析来构建交易策略。整个过程包括收集数据、分析数据、建立模型、测试策略、优化策略等多个环节，形成了一个完整的系统。

（2）自动化

自动化就是设定好模型和交易规则，计算机就会自动执行交易指令，提高交易效率，还能在瞬息万变的市场中快速捕捉交易机会，同时，自动化交易也减少了人为错误和情绪干扰的可能性。

（3）客观性

基于预先设定的规则和算法进行交易，这些规则和算法是客观且可验证的。相比之下，传统的主观交易容易受到投资者情绪、心理状态等因素的影响，导致决策的不稳定性和偏差。

（4）精确性

量化交易利用数学模型和统计分析方法来精确计算组合的收益和风险。通过大量的历史数据回测和模拟交易，可以评估交易策略的有效性和稳健性。

（5）快速性

量化交易利用计算机和数据高速处理的技术进行交易，可以在极短的时间内完成大量的交易指令。如果还对接了极速柜台等先进交易系统，那么其成交速度将进一步提高，甚至可以达到普通柜台的10倍以上。

三、量化交易软件

目前，市场上备受关注的量化软件就是讯投QMT和恒生PTrade，它们各自具有独特的优势和特点，适合不同类型的投资者。

综合性强：QMT集成高速行情、极速交易、策略交易、交易执行和风控管理等多个功能模块。
高速交易：采用全内存数据库技术，实现毫秒级的交易处理速度，同时能够以微秒级别的延迟提供股票报价、成交明细、买卖盘口等关键市场数据，使投资者能够迅速捕捉市场动态。
个性化交易：包括篮子交易、联动下单、增强型个性化交易界面和策略集成与回测等，提供强大的分析工具和策略执行能力。
策略交易：高可视化程度的回测功能，结合历史走势动态展示策略表现，便于投资者优化和调整策略。
ETF套利：提供一键套利功能，实时计算IOPV差值，辅助投资者进行折价、溢价方向选择，降低套利风险。

策略丰富：多达十几种策略交易组件，覆盖各种场景化交易需求，为投资者提供多样化的交易策略选择。
极速交易：高性能交易平台，其核心优势在于与LDP（Low Delay Platform，低延迟平台）极速柜台的无缝对接，能够提供超高速的订单执行通道，包括毫秒级响应速度、高并发处理能力等。
智能交易：追涨停、抢单交易、拐点交易等智能交易功能，帮助投资者快速捕捉市场机会，提高交易成功率。
网格交易：用户可以轻松设定交易参数，如网格间距、仓位大小、初始买入点等，以及根据市场情况和个人风险偏好选择最合适的加减仓方式，以优化资金利用率和风险控制。
公有云部署：与QMT的本地运行不同，PTrade采用公有云部署方式，投资者无需担心硬件和运维问题，更加便捷高效。